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AI推論インフラへの需要は、ユーザーエクスペリエンスの向上とより高度なAIの出現を背景に、AIモデルのトレーニングへの投資を上回るペースで増加すると予想されています。組織は、ユーザーエクスペリエンスの向上とコストの効果的な管理を両立させるため、推論リソースの効率的な管理に注力しています。

最近の調査によると、 Google Cloud Managed Lustre のような高性能ストレージソリューションで外部キーバリューキャッシュ（KV キャッシュ）を活用することで、企業の総所有コスト（TCO）を大幅に削減できることが示されています。特定の計算を I/O にオフロードすることで、企業は大幅に少ない GPU で同じワークロードを処理でき、TCO を最大 35% 削減できる可能性があります。

KVキャッシュは、Transformerベースの大規模言語モデル（LLM）の推論フェーズにおいて重要な役割を果たし、キー（K）と値（V）のベクトルを保存することで冗長な計算を防止します。この最適化は、事前入力計算に多くのリソースを消費する可能性があるロングコンテキストAI推論を管理する上で特に重要です。Google Cloud Managed Lustreのような高性能スケールアウトストレージの使用は、このような大規模なコンテキストを管理し、アクセラレータを効率的に活用するために不可欠です。

TCOの観点から見ると、Managed LustreのようなストレージベースのKVキャッシュソリューションは、メモリのみのソリューションに比べて大きなメリットをもたらします。分析によると、適切な構成とソフトウェアの改善により、Managed Lustreは推論パフォーマンスを向上させ、必要なアクセラレータの数を43%削減できるため、大規模なAI推論ワークロードを導入する組織にとって直接的なコスト削減につながります。